【摘 要】
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针对异常数据和/或数据序列的检测,为再生核希尔伯特空间(reproducing Kernel HilbertSpace,RKHS)最大平均偏差(maximummeandiscrepancy,MMD)异常数据和/或数据序列检测算法,
【机 构】
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复旦大学信息科学与工程学院电子工程系智慧网络与系统研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571131)资助课题
论文部分内容阅读
针对异常数据和/或数据序列的检测,为再生核希尔伯特空间(reproducing Kernel HilbertSpace,RKHS)最大平均偏差(maximummeandiscrepancy,MMD)异常数据和/或数据序列检测算法,发展出了一种恒虚警检测异常的非参数方法。通过将来自正常数据的最大平均偏差描述成了一个统计分布,分析表明:奈曼—皮尔逊(Neyman-Pearson,NP)假设检验可利用这个分布来进行异常假设检验,而bootstrap重采样技术或期望最大(expectation-maximization,EM)算法则可估计出正常数据或数据序列的统计分布,尽管在给定虚警率的条件下,我们的异常假设检验所需的判决门限,可由估计到的统计分布计算获得,但我们却利用蒙特卡罗积分的方法来简化这个计算。数值仿真的结果验证了提出方法的有效性,同时,它们也表明本文方法优于文献中报道的方法。
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